微服务引擎 CSE 

 

微服务引擎(Cloud Service Engine)提供服务注册、服务治理、配置管理等全场景能力;帮助用户实现微服务应用的快速开发和高可用运维。支持多语言、多运行时;支持双栈模式,统一接入和管理Spring Cloud、Apache ServiceComb(JavaChassis/GoChassis)、Dubbo侵入式框架和Istio非侵入式服务网格。

 
 

    大数据分布式技术 内容精选 换一换
  • 鲲鹏分布式存储技术解决方案

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  • 数据大屏

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    帮助文档 分布式缓存Redis技术 分布式缓存Redis 分布式缓存由一个服务端实现管理和控制,有多个客户端节点存储数据,可以进一步提高数据的读取速率。那么我们要读取某个数据的时候,应该选择哪个节点呢?如果挨个节点找,那效率就太低了。因此需要根据一致性哈希算法确定数据的存储和读取

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  • 分布式存储前十名_分布式存储技术_分布式存储的优点

    3副本冗余 数据持久性高达99.9999999% 数据持久性高达99.9999999% 数据加密 数据加密 系统盘和数据盘均支持数据加密,保护数据安全 系统盘和数据盘均支持数据加密,保护数据安全 备份恢复 支持数据备份,防止应用异常、黑客攻击等导致的数据错误 支持数据备份,防止应用异常、黑客攻击等导致的数据错误

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  • 大数据分布式技术 更多内容
  • GaussDB技术_云原生数据库技术_高斯数据库技术-华为云

    全可信”四价值以及预测未来发展趋势。而今年的《云原生2.0架构白皮书》,围绕架构升级,重点诠释了云原生2.0技术特征与架构设计模式,以云原生技术力量推动企业数字化转型升级。 云原生数据库作为白皮书的重要内容之一,在架构创新和技术特性方面均有重大突破。华为云云原生数据库Gauss

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  • 分布式缓存数据迁移_分布式缓存_数据迁移-华为云

    分布式缓存服务数据迁移 分布式缓存服务数据迁移 华为云分布式缓存服务数据迁移指南,主要为用户提供Redis实例的迁移方案建议与操作指导。由于用户对Redis的使用环境和场景各有差异,具体的迁移方案需要用户根据实际需求完善与细化。迁移耗时也与数据量大小、源Redis部署出处、网络带

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    关系数据库管理系统_数据库管理系统、数据库应用 数据库软件免费版 云数据库免费_云数据库免费试用 免费数据 GaussDB NoSQL_云数据库_数据库免费吗 免费云数据库 MySQL数据库入门 云数据库和普通数据数据库有哪些 免费数据库服务器_免费数据库有哪些 登录数据库 免费云数据库MySQL

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  • 分布式缓存Redis实战_Redis技术实战_分布式缓存-华为云

    编译并运行以上Demo程序,运行结果:点击这里前往运行结果 实战4|如何发现和处理Key和热Key 如何处理优化Key和热Key Key 进行Key拆分,分为以下几种场景: 该对象为String类型的Key:可以尝试将对象分拆成几个Key-Value, 使用MGET或者多个G

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  • 分布式存储是什么_数据库分布式存储_分布式存储介绍

    求。 安全可靠 三副本冗余:数据持久性高达99.9999999%。 数据加密:系统盘和数据盘均支持数据加密,保护数据安全。 安全可靠 三副本冗余:数据持久性高达99.9999999%。 数据加密:系统盘和数据盘均支持数据加密,保护数据安全。 专属分布式存储服务与云硬盘的区别 表1

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  • 什么是数据库技术

    云知识 什么是数据技术 什么是数据技术 时间:2021-05-13 17:55:32 数据库管理 数据技术概念 数据技术数据库管理的有效技术,研究如何对数据进行科学管理,从而为人们提供可共享的、安全的、可靠的数据数据技术包含四个相关概念:数据数据库,数据库管理系统,数据库系统。

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  • 数据加密技术的应用

    华为云计算 云知识 数据加密技术的应用 数据加密技术的应用 时间:2020-07-15 16:30:05 数据加密 数据加密技术是用来保证信息安全的方法之一。数据加密技术将一个信息(或称明文,plain text)经过加密钥匙(Encryption key)及加密函数转换,变成无意义的密文(cipher

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    华为云计算 云知识 数据技术的发展趋势和华为的数据技术发展 数据技术的发展趋势和华为的数据技术发展 时间:2021-06-16 16:19:09 数据数据技术革新正在打破现有秩序,云化,分布式,多模处理是未来主要趋势。 而华为的鲲鹏生态三个技术方向是:芯片/介质、操

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  • 数据管理技术的新挑战

    华为云计算 云知识 数据管理技术的新挑战 数据管理技术的新挑战 时间:2021-05-21 11:30:13 数据数据系统 数据管理 数据管理技术的面临的新挑战主要来自高度可扩展性和可伸缩性、数据类型多样和异构处理能力、数据处理时效性要求以及大数据来临这四个方面。 1、高度可扩展性和可伸缩性

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  • 数据库技术的发展历程

    作系统中已经有了专门的数据管理软件,一般称为文件系统。 3、数据库系统阶段:20世纪60年代后期以来,硬件已有容量磁盘,硬件价格下降;软件价格上升,为编制和维护系统软件及应用程序所需的成本相对增加;在处理方式上,联机实时处理要求更多,并开始提出和考虑分布式处理。 文中课程 更多

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    华为云计算 云知识 大数据1.0的关键技术是什么 大数据1.0的关键技术是什么 时间:2021-05-24 09:20:33 大数据 在大数据1.0时代,互联网的发展需要对海量的非结构化数据进行分布式存储、并行计算,所以用到的关键技术有: 1. 批处理计算框架MapReduce;

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  • 数据仓库DWS核心技术优势

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  • 北京大学讲座 | 大模型时代的软件研发:技术、范式与工具

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